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생명 과학 데이터 시트
생명 과학 혁신 가속화 약리학, 유전체학, 의료 기기 등 다양한 분야의 생명 과학 연구원과 과학자들은 R&D에 HPC(고성능 컴퓨팅)를 적용하여 시뮬레이션과 발견, 생산 및 탐색 탐색의 복잡성을 위해 새로운 클라우드 인프라를 활용하고 있습니다. 승인 프로세스로 인해 고정 HPC 인프라가 한계에 도달했습니다. 업계 선두기업…
사례 연구 - NVIDIA/AZothBio, Rescale의 딥 러닝을 사용하여 신약 발견 가속화
스타트업에서 세계적 수준의 바이오제약회사까지 AZothBio의 연구자, 과학자, 엔지니어로 구성된 팀은 생명과학, 생명공학, 제약 분야의 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 그들의 임무는 전문성을 결합하여 신약 발견을 촉진하고 더 많은 환자에게 더욱 경쟁력 있는 제품을 제공하는 것입니다. 연구 개발을 수행할 때 AZothBio는 다음을 사용합니다.
디지털 엔지니어링 시대의 데이터 관리
시뮬레이션, 디지털 트윈, AI/ML을 위한 향상된 데이터 관리를 통해 새로운 통찰력을 발견하고 획기적인 제품 개발을 가속화하는 방법에 대한 가이드입니다.